AI Agent的根本问题

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ai-agents llms retraining agent-architecture documentation

摘要

作者认为，AI Agent的根本问题在于LLM未能充分利用Agent环境，需要针对每个环境和版本分别重新训练，这可能引发发布周期冲突。

我使用AI Agent还不到一周，可以说它们的根本问题不在于Agent的架构，而在于LLM本身。它们没有利用Agent环境的架构潜力，忽略了技能，不理解文档等等。在当前技术水平下，唯一的解决方案是重新训练LLM模型。而且，LLM必须针对每个Agent环境单独训练。它必须完美了解文档，即使上下文中还没有任何内容。它的行为模式也必须定制，以充分利用技能和Agent架构的全部潜力。这里的问题不仅在于LLM必须针对每个Agent环境重新训练，还在于必须针对环境的每个版本重新训练。这是否意味着，如果我们针对每个环境和每个版本都训练LLM，那么Agent开发者将被迫延长发布周期，否则持续的模型训练会不断破坏流程？一个有趣的问题。各位怎么看？
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